AIBR プレミアム
拓海先生、お疲れ様です。部下からRieszという言葉が出てきて、論文を渡されたのですが、正直専門用語が多くて手に負えません。要するに我々の現場で使える話なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今日は簡単に結論を三点で言います。第一にRiesz representers（Riesz Representers、以下リース表現子）は、複雑な統計量を”自動で”偏りを減らして推定する道具ですよ。第二に機械学習と組み合わせると現実のデータでも安定して動きますよ。第三に導入は段階的にできて、最初は小さな指標から試せるんです。
うーん、三点なら理解しやすいです。で、現場で”安定して動く”とはどういう意味ですか。データが少し欠けていても大丈夫ということですか。
素晴らしい着眼点ですね！端的に言えばそういうことが含まれますよ。ここで重要なのは”doubly robust（DR、二重頑健）推定”の考え方で、二つのモデルのうち片方が正しく推定されれば結果がほぼ正しいという特性です。リース表現子はそのための重要な構成要素で、極端な重みづけ（確率が極端に0や1に近づく場合）の問題を和らげられるんです。
なるほど。ですが導入コストが気になります。データサイエンティストを増やさないと無理ではないですか。これって要するに”今いる人材で段階導入できる”ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！結論は段階導入でいけるんです。まずは現状の簡単な結果指標（売上や欠陥率など）に対して、従来の回帰モデルと機械学習モデルを組み合わせる形で試験的に適用しますよ。自動化されやすい部分が多く、既存の分析パイプラインに差し込めるため、最初から大規模な人員増は不要です。
具体的にどんなアルゴリズムを使うんですか。うちの現場はExcel中心で、複雑なソフトだと現場が拒絶するんですよ。
素晴らしい着眼点ですね！技術的にはディープラーニング（deep learning）、ランダムフォレスト（random forests）、勾配ブースティング（gradient boosting）などが使われることが多いんです。ですが現場導入はツール化が鍵で、分析チームが一度モデルを作れば、結果は表形式で出力して現場はそのCSVをExcelで読み込むだけにできますよ。つまり現場の操作感はほとんど変わりません。
なるほど。評価はどうするんですか。効果が出ているかを社内会議で示すにはどう言えばよいですか。
素晴らしい着眼点ですね！評価は三段階で示すと説得力が出ますよ。第一に推定値の”安定性”、つまり同じ分析を繰り返したときのぶれの小ささを示す。第二に従来手法との差、例えば欠陥率の推定値が従来より信頼できることを示す。第三に実際の意思決定に結びつく影響度、例えば在庫最適化によるコスト削減予測を提示するんです。
わかりました。これって要するに、データの欠点を補正しつつ、機械学習を活用して経営判断に使える数字を作る方法、ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！要するにおっしゃる通りです。補足すると、リース表現子は”どのように機械学習の予測を統計的に正しく扱うか”を定式化するパーツで、これを使うと推定の偏りを自動的に減らせますよ。実務的には三つの段階で進めれば導入リスクは小さいです。
よく分かりました。では最後に、私の言葉で整理します。リース表現子は、機械学習の力を借りて“現場で使える、偏りの少ない推定値”を作るための理論と実装のセットで、段階的に入れてROIを確かめながら進められるということですね。
